週刊Dose 2026年8月24日〜30日

3日分／全28本（論文21・リリース7）

サトシの総括

医療DXエバンジェリスト／薬剤師

一致率91.7%でも、複雑な症例では62.5%に落ちる

28本を取り上げました。論文21本、プレスリリース7本です。お盆明けで本数は前週の50本から減りましたが、記録業務が9本と軸は変わりませんでした。

平均の一致率は、難しい症例を隠す

アテネの大学病院で、肝胆膵のカンファレンス判断とLLMの提案を比べた研究が出ました。全体の一致率は91.7%（κ=0.841）ですが、判断が複雑な症例では62.5%（κ=0.304）まで落ちています。全体の数字だけを見ると使えそうに見えて、実際に迷う場面ほど外れるという形です。導入を検討するときは、平均ではなく難しい側の数字を聞くのがよさそうです。

論文臨床意思決定支援注目 2026-08-27

肝胆膵外科のカンファレンス判断とAI(LLM)の治療提案の一致率を検証したギリシャの単施設研究という論文。

アテネの大学病院で2025年7-12月にMDTで検討した肝胆膵症例の要約をLLM(Gemini)に入力し、MDT決定との一致率を後方視的に比較した
全体の一致率は91.7%(κ=0.841)だったが、判断が複雑な症例では62.5%(κ=0.304)まで低下した
単施設・後方視的研究であり、複雑症例でのAIとMDTの乖離は臨床的判断の個別性を反映するとしている

出典：HPB (Oxford) ／ Reliability of artificial intelligence in hepato-pancreato-biliary clinical decision-making: a retrospective comparative analysis with multidisciplinary team meetings.

サトシ

単純な症例で使えても複雑な症例で外れるというのは、むしろ実務での使い所を考える上で参考になります。

救急の滞在時間は、8分短くなった

整形外科救急でAIの骨折検出を導入した前後で、滞在時間を比べた研究です。骨折を除外した8,253件では平均135.6分から127.5分に短縮しました（群間差マイナス7.99分、p=0.004）。骨折が確定した群では有意な変化がありません。短縮は待ち時間が長い層に寄っていて、90パーセンタイルでは24分縮んでいます。平均だけ見ると小さく、詰まっているところには効いた形です。

論文医療の質・安全注目 2026-08-27

AI骨折検出ツール導入前後で救急外来の滞在時間を比較したという論文。

整形外科救急の骨折除外8253件・骨折確定6864件を対象に、AI検出ツール導入前後で救急外来の滞在時間を比較する前後比較コホート研究を実施した
骨折除外群の平均滞在時間は135.6分から127.5分に短縮(群間差-7.99分、p=0.004)し、骨折確定群では有意な変化はなかった
滞在時間短縮は上位層に集中し(90パーセンタイルで-24.0分)、観察研究のため因果関係は示せないとしている

出典：Int J Med Inform ／ AI-assisted radiographic fracture detection and length of stay in the adult ambulatory orthopedic emergency department: a before-after cohort study with a disease-specific internal control.

サトシ

救急のスループットに実際に効いた例です。骨折除外例だけ短縮というのも納得感があります。

国内は実測値を出す発表が出てきた

精神科向けAIのMENTRAが、6カ月で会話1,356件・190.1時間分を記録の下書きにしたと公表しました。下書きが届くまでの中央値は18秒、96.7%が確認と修正を経て正式な記録になったとしています。手書き想定との比較で約135時間の削減という試算は同社のものですが、運用の実数を出す発表は比べるときに助かります。

リリース電子カルテ・記録業務注目 2026-08-29

精神科向け医療AI「MENTRA」が記録業務の実測効果を公開し、無料トライアルを開始するという発表。

MENTRAは、精神科病院での2026年2月から8月の6カ月間に、会話1356件・190.1時間分を記録の下書きにしたと発表した
下書きが届くまでの中央値は18秒、下書きの96.7%が医療者の確認・修正を経て正式な記録として採用されたという
手書き想定(1件8分)との比較で診察記録だけで約135時間の削減と試算する。トライアルは2026年10月31日申込分まで1カ月間無料

出典：株式会社MENTRA ／精神科病院やメンタルクリニックの業務をラクにする医療AIサービス「MENTRA」、医療機関向けに期間限定の無料トライアルを開始

サトシ

書く仕事を減らす具体的な数字が出ているのはいい。ただし自社集計なので、第三者の検証も見てみたいです

特に注目された10本

論文電子カルテ・記録業務注目 2026-08-30

小児病院のEHRで発注時の操作回数を減らす介入を行い、効果を検証したという論文。

米国の小児3病院で2024年の入院薬剤オーダーを対象に、頻用薬にデフォルト設定を導入する前後比較を行った
22件のオーダーで操作回数の中央値は3.20から0.39に減少した(p<0.001)
新設リストの採用率は9.6%から15.8%への上昇にとどまり、システム全体への効果は限定的だった

出典：Appl Clin Inform ／ Reducing Order Friction in Pediatric Electronic Health Record Systems: A Quasi-experimental Pre-Post Analysis.

サトシ

発注時の手間を減らす設定は現場にありがたいはず。ただ普及率が上がらないと効果は薄いですね。

論文予測モデル・リスク層別注目 2026-08-29

TAVI後の長期死亡をマルチモーダルAIで予測し、スイスと日本の2施設で外部検証したという論文。

2014年から2023年にTAVIを受けた患者3991例(開発2985例、外部検証1006例)の多モーダルデータでAIモデルを開発した
外部検証でのC-indexは全死亡予測0.712、心血管死予測0.776で、従来のSTS-PROMなどのリスクスコアを上回った
外部検証は日本の1施設(1006例)のみで行われた、後ろ向きコホートでの検証にとどまる

出典：★Lancet Digit Health ／ Multimodal artificial intelligence-based long-term mortality prediction after transcatheter aortic valve implantation: a multicentre development, validation, and testing study.

サトシ

外部検証が日本1施設だけなのが気になる。C-index0.71は「使える」というより「まだ研究段階」の数字だと僕は思う

論文臨床意思決定支援注目 2026-08-29

心電図画像からAIでATTR-CM疑い例を絞り込み、多国籍コホートで検証したという論文。

Yale New Haven Healthのデータでモデルを開発し、5つの多国籍コホートと3つのスクリーニングコホートで外部検証した
内部検証でのAUROCは0.84(感度0.72、特異度0.86)、外部コホートでは0.78から0.89の範囲だった
AI心電図と心エコーを順に使うと陽性的中率は0.24から0.66に上がる一方、感度は0.84から0.68に下がった

出典：JAMA ／ Electrocardiogram-Based Deep Learning to Prioritize Testing for Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy.

サトシ

見逃されがちな病気を心電図だけで拾えるのは魅力的です。感度と特異度のトレードオフは臨床導入の設計次第だと感じました

リリース電子カルテ・記録業務注目 2026-08-29

精神科向け医療AI「MENTRA」が記録業務の実測効果を公開し、無料トライアルを開始するという発表。

MENTRAは、精神科病院での2026年2月から8月の6カ月間に、会話1356件・190.1時間分を記録の下書きにしたと発表した
下書きが届くまでの中央値は18秒、下書きの96.7%が医療者の確認・修正を経て正式な記録として採用されたという
手書き想定(1件8分)との比較で診察記録だけで約135時間の削減と試算する。トライアルは2026年10月31日申込分まで1カ月間無料

サトシ

書く仕事を減らす具体的な数字が出ているのはいい。ただし自社集計なので、第三者の検証も見てみたいです

リリース電子カルテ・記録業務注目 2026-08-29

医療・介護文書をAI-OCRで構造化データに変換する機能を共同開発し、商用提供を始めるという発表。

United Vision & Companyとアイ・エス・ビーが、医療介護連携基盤「Pubcare Pro」向けにAI-OCR機能を開発し2026年8月28日に商用提供を開始した
診療情報提供書や訪問看護指示書など多様な帳票に対応し、認識精度は95%以上を安定して確保しているという
現場ヒアリングでは1文書の確認・入力に従来30分から1時間を要していたとしており、転記業務の削減を狙う

出典：株式会社United Vision & Company ／株式会社United Vision & Companyと株式会社アイ・エス・ビー、医療文書を構造化データへ変換する「Pubcare Pro AI-OCR 機能」を共同開発、商用提供を開始

サトシ

紙とFAXが残る医療現場の構造そのものへの投資という感じがする。精度95%は自己申告なので実測が見たい

論文医療の質・安全注目 2026-08-27